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REST API を使用した Sampler

このトピックのステップでは、REST API を使用してワークロードを実行および設定する方法を説明し、任意のプログラムで呼び出す方法を示します。

備考

このドキュメントでは、Qiskit Runtime REST API を示すために Python の requests モジュールを使用しています。ただし、このワークフローは REST API での作業をサポートする任意の言語やフレームワークを使用して実行できます。詳細については、API リファレンス・ドキュメントを参照してください。

1. アカウントの初期化​

Qiskit Runtime Sampler はマネージド・サービスであるため、まずアカウントを初期化する必要があります。その後、計算を実行するデバイスを選択できます。

アカウントの初期化、利用可能なバックエンドの表示、トークンの操作方法の詳細については、REST API を使用して IBM Quantum Platform を設定するを参照してください。

2. QASM 回路の作成​

Sampler プリミティブへの入力として、少なくとも 1 つの回路が必要です。

QASM 量子回路を定義します。

qasm_string='''
OPENQASM 3;
include "stdgates.inc";
qreg q[2];
creg c[2];
x q[0];
cx q[0], q[1];
c[0] = measure q[0];
c[1] = measure q[1];
'''

以下のコード・スニペットは、qasm_string が新しい文字列 resulting_qasm にトランスパイルされていることを前提としています。

3. Sampler V2 API を使用した量子回路の実行​

備考

以下のジョブは Qiskit Runtime V2 プリミティブを使用しています。SamplerV2 は 1 つ以上のプリミティブ統合ブロック（PUB）を入力として受け取ります。各 PUB は 1 つの回路とその回路にブロードキャストされるデータ（複数のパラメーターも可）を含むタプルであり、PUB ごとに 1 つの結果を返します。

import requests

url = 'https://quantum.cloud.ibm.com/api/v1/jobs'
auth_id = "Bearer <YOUR_BEARER_TOKEN>"
crn = "<SERVICE-CRN>"
backend = "<BACKEND_NAME>"

headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization':auth_id,
    'Service-CRN': crn
    }
job_input = {
    'program_id': 'sampler',
    "backend": backend,
    "params": {
        # primitive unified blocs (PUBs) containing one circuit each:
        "pubs": [[resulting_qasm],[resulting_qasm,None,500]] 
}}

response = requests.post(url, headers=headers, json=job_input)

if response.status_code == 200:
    job_id = response.json().get('id')
    print("Job created:",response.text)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

4. ジョブのステータス確認と結果の取得​

次に、job_id を API に渡します。

response_status_singlejob= requests.get(url+'/'+job_id, headers=headers)
response_status_singlejob.json().get('state')

出力

>>> Job ID: 58223448-5100-4dec-a47a-942fb30edced
>>> Job Status: JobStatus.RUNNING

ジョブ結果の取得：

response_result= requests.get(url+'/'+job_id+'/results', headers=headers)

res_dict=response_result.json()

# Get results for the first PUB
counts=res_dict['results'][0]['data']['c']['samples']

print(counts[:20])

出力

['0x3', '0x0', '0x2', '0x1', '0x0', '0x3', '0x0', '0x3', '0x1', '0x2', '0x2', '0x0', '0x2', '0x0', '0x3', '0x3', '0x2', '0x0', '0x1', '0x0']

5. Qiskit Runtime オプションの使用​

エラー緩和技術を使用すると、実行時のデバイス・ノイズをモデリングすることで回路エラーを緩和できます。これにより通常、モデル・トレーニングに関連する量子前処理のオーバーヘッドと、生成されたモデルを使用して生の結果のエラーを緩和するための古典的な後処理オーバーヘッドが発生します。

プリミティブに組み込まれているエラー緩和技術は、高度なレジリエンス・オプションです。これらのオプションを指定するには、ジョブを送信する際に resilience_level オプションを使用します。 Sampler V2 はレジリエンス・レベルの指定をサポートしていません。ただし、個々のエラー緩和/抑制メソッドのオン/オフを切り替えることができます。

以下の例は、ダイナミカル・デカップリングとツワーリングのデフォルト・オプションを示しています。その他のオプションや詳細については、エラー緩和と抑制技術のトピックを参照してください。

ダイナミカル・デカップリング​

import requests

url = 'https://quantum.cloud.ibm.com/api/v1/jobs'
auth_id = "Bearer <YOUR_BEARER_TOKEN>"
crn = "<SERVICE-CRN>"
backend = "<BACKEND_NAME>"

headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization':auth_id,
    'Service-CRN': crn
    }
job_input = {
    'program_id': 'sampler',
    "backend": backend,
    "params": {
        # primitive unified blocs (PUBs) containing one circuit each:
        "pubs": [[resulting_qasm]], 
        "options": {
            "dynamical_decoupling": {
                "enable": True,
                "sequence_type": 'XpXm',
                "extra_slack_distribution": 'middle',
                "scheduling_method": 'alap',
            },
        },
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=job_input)

if response.status_code == 200:
    job_id = response.json().get('id')
    print("Job created:",response.text)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

ツワーリング​

import requests

url = 'https://quantum.cloud.ibm.com/api/v1/jobs'
auth_id = "Bearer <YOUR_BEARER_TOKEN>"
crn = "<SERVICE-CRN>"
backend = "<BACKEND_NAME>"

headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization':auth_id,
    'Service-CRN': crn
    }
job_input = {
    'program_id': 'sampler',
    "backend": backend,
    "params": {
        # primitive unified blocs (PUBs) containing one circuit each:
        "pubs": [[resulting_qasm]], 
        "options": {
            "twirling": {
                "enable_gates": True,
                "enable_measure": True,
                "num_randomizations": "auto",
                "shots_per_randomization": "auto",
                "strategy": "active-accum",
                },
        },
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=job_input)

if response.status_code == 200:
    job_id = response.json().get('id')
    print("Job created:",response.text)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

パラメーター化された回路​

1. アカウントの初期化​

Qiskit Runtime はマネージド・サービスであるため、まずアカウントを初期化する必要があります。その後、計算を実行するデバイスを選択できます。

アカウントの初期化、利用可能なバックエンドの表示、トークンの無効化の方法の詳細については、このトピックを参照してください。

2. パラメーターの定義​

import requests
import qiskit_ibm_runtime
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit.qasm3 import dumps
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit import Parameter
from qiskit import transpile

service = QiskitRuntimeService(channel='ibm_quantum')
backend = service.backend("<SPECIFY BACKEND>")

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)

theta = Parameter('theta')
phi = Parameter('phi')
# In case we want to pass a dictionary:
parameter_values = {'theta': 1.57, 'phi': 3.14}

3. 量子回路の作成とパラメーター化されたゲートの追加​

qc = QuantumCircuit(2)

# Add parameterized gates
qc.rx(theta, 0)
qc.ry(phi, 1)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

# Draw the original circuit
qc.draw('mpl')

# Get an ISA circuit
isa_circuit = pm.run(qc)

4. QASM 3 コードの生成​

qasm_str = dumps(isa_circuit)
print("Generated QASM 3 code:")
print(qasm_str)

5. Sampler V2 API を使用した量子回路の実行​

import requests

url = 'https://quantum.cloud.ibm.com/api/v1/jobs'
auth_id = "Bearer <YOUR_BEARER_TOKEN>"
crn = "<SERVICE-CRN>"
backend = "<BACKEND_NAME>"

headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization':auth_id,
    'Service-CRN': crn
    }

job_input = {
    'program_id': 'sampler',
    "backend": backend,
    "params": {
        # Choose one option: direct parameter transfer or through a dictionary
        # # primitive unified blocs (PUBs) containing one circuit each:
        #"pubs": [[qasm_str,[1,2],500]], 

        # primitive unified blocs (PUBs) containing one circuit each:
        "pubs": [[qasm_str,parameter_values,500]], 
}}

response = requests.post(url, headers=headers, json=job_input)

if response.status_code == 200:
    job_id = response.json().get('id')
    print(f"Job created: {response.text}")
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")
print(response.text)

6. ジョブのステータス確認と結果の取得​

次に、job_id を API に渡します。

response_status_singlejob = requests.get(f"{url}/{job_id}", headers=headers)
response_status_singlejob.json().get('state')

出力

{'status': 'Completed'}

ジョブ結果の取得：

response_result = requests.get(f"{url}/{job_id}/results", headers=headers)

res_dict=response_result.json()

# Get results for the first PUB
counts=res_dict['results'][0]['data']['c']['samples']

print(counts[:20])

出力

['0x1', '0x2', '0x1', '0x2', '0x1', '0x2', '0x0', '0x2', '0x1', '0x1', '0x2', '0x2', '0x1', '0x1', '0x1', '0x1', '0x1', '0x1', '0x1', '0x1']

次のステップ​

おすすめ
  • ワークロードの実行方法にはニーズに応じていくつかの方法があります：ジョブ・モード、Session モード、バッチ・モード。Session モードとバッチ・モードの操作方法については、実行モードのトピックを参照してください。なお、オープン・プランのユーザーは Session ジョブを送信できません。
  • REST API でアカウントを初期化する方法を学びます。
  • IBM Quantum Learning のコスト関数レッスンでプリミティブを使った練習をします。
  • トランスパイルセクションでローカル・トランスパイルの方法を学びます。
出典: IBM Quantum docs — 更新日 2026年6月10日
doQumentation の 英語版 — 更新日 2026年6月10日
この翻訳は 2026年4月27日 の英語版に基づいています
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